뉴로모픽 반도체란? 뇌를 닮은 차세대 인공지능 칩의 원리와 미래
인공지능(AI) 기술이 우리 삶 깊숙이 자리 잡으면서, 우리는 매일 놀라운 발전을 목격하고 있습니다. 챗GPT와 같은 거대 언어 모델부터 자율주행차, 로봇, 그리고 스마트폰 속 AI 비서에 이르기까지, 인공지능은 이제 선택이 아닌 필수가 되어버린 듯합니다. 하지만 이러한 인공지능의 비약적인 발전 뒤에는 숨겨진 거대한 도전이 하나 존재하는데요, 바로 천문학적으로 증가하는 연산량과 그에 따른 막대한 전력 소모라는 숙제입니다. 인류는 이 문제를 해결하기 위해 끊임없이 고뇌해왔고, 그 결과 마침내 혁명적인 해답, 즉 인간의 뇌를 모방한 차세대 반도체인 '뉴로모픽 반도체'에 주목하기 시작했습니다. 이번 포스팅에서는 우리 뇌의 놀라운 효율성을 닮은 이 미래형 칩이 과연 무엇인지, 왜 필요한지, 그리고 어떻게 작동하는지에 대해 극도로 상세하고 깊이 있게 살펴보겠습니다.
기존 컴퓨팅의 한계: 폰 노이만 병목 현상
우리가 현재 사용하는 대부분의 컴퓨터는 '폰 노이만 구조(Von Neumann Architecture)'라는 기본 설계 원리를 따르고 있습니다. 이는 1945년 존 폰 노이만이라는 천재 수학자가 제시한 개념으로, 정보를 처리하는 중앙처리장치(CPU)와 정보를 저장하는 메모리가 물리적으로 분리되어 있다는 특징을 지닙니다 [4 search 3, 5 search 3]. 쉽게 말해, 컴퓨터가 어떤 작업을 수행하려면 CPU가 메모리에서 데이터를 가져와 처리하고, 그 결과를 다시 메모리에 저장하는 과정을 끊임없이 반복해야만 하는 구조인 것이죠 [3 search 1, 4 search 2, 5 search 3]. 마치 수도꼭지에서 물을 받아 병에 옮겨 담는 과정을 상상해볼 수 있습니다. 수도꼭지(CPU)는 물(데이터)을 처리하지만, 물을 보관하는 병(메모리)과는 별개로 존재하며, 이 둘 사이를 물이 계속해서 오가야 하는 상황과 같다고 이해하시면 됩니다.
그런데 이러한 폰 노이만 구조는 치명적인 한계를 가지고 있는데요, 바로 '폰 노이만 병목 현상(Von Neumann Bottleneck)'이라는 고질적인 문제입니다 [1 search 3, 2 search 3, 4 search 3, 5 search 3]. 이는 CPU의 처리 속도가 아무리 빨라진다 하더라도, CPU와 메모리 사이의 데이터 이동 속도가 이를 따라가지 못해 전체 시스템의 성능이 저하되는 현상을 의미합니다 [5 search 2]. 여러분은 혹시 꽉 막힌 고속도로를 달려본 경험이 있으실까요? 아무리 빠른 스포츠카를 타고 있어도, 도로 자체가 좁아지고 차량이 한꺼번에 몰리면 속도를 낼 수 없는 것과 똑같다고 생각하시면 됩니다 [2 search 3]. 이처럼 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 실시간으로 복잡한 연산이 필요한 인공지능 시대에 접어들면서, 이러한 병목 현상은 더 이상 무시할 수 없는 거대한 장애물이 되어버렸습니다 [1 search 3]. 기존의 반도체 기술 발전만으로는 이 한계를 극복하기 어려워진 것입니다 [1 search 3].
더욱이, 현대 인공지능 시스템은 엄청난 전력을 소모한다는 문제점 또한 안고 있습니다 [5 search 5]. 대규모 인공지능 모델을 학습시키기 위해서는 데이터 센터가 막대한 전기를 소비하는데, 이는 전 세계 전력 소비량의 상당 부분을 차지할 정도입니다 [5 search 5]. 하지만 우리 인간의 뇌는 어떤가요? 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대결을 기억하시나요? 당시 이세돌 9단의 뇌는 바둑을 두면서 불과 20와트(W) 정도의 전력만을 소모했습니다 [5 search 3]. 이는 전구 하나를 밝힐 수 있는 수준에 불과한 에너지인데요 [5 search 5]. 반면, 알파고는 그보다 훨씬 많은 전력을 소비했습니다 [5 search 3]. 즉, 인간의 뇌는 극도의 효율성을 자랑하며 복잡한 인지 활동을 수행하는 것이지요 [1 search 1]. 이처럼 기존 컴퓨팅의 비효율성과 전력 소모 문제를 해결하기 위해, 과학자들은 인간 뇌의 작동 원리에서 해답을 찾기 시작했습니다.
뉴로모픽 반도체, '인간의 뇌'를 모방하다
뉴로모픽 반도체(Neuromorphic Semiconductor)는 바로 이러한 기존 컴퓨팅의 한계를 극복하고자 인간 뇌의 신경망 구조와 작동 방식을 모방하여 설계된 차세대 인공지능 칩입니다. '뉴로모픽'이라는 이름 자체가 '뉴런(neuron)'과 '형태(morphic)'의 합성어로, 우리 뇌를 구성하는 신경세포인 뉴런과 이들을 연결하는 시냅스의 모습을 닮았다는 의미를 내포하고 있습니다 [1 search 1, 4 search 4]. 이 칩은 단순히 인공지능 연산을 효율적으로 수행하는 것을 넘어, 뇌의 고차원적인 기능인 인지, 추론, 그리고 학습 능력까지 재현하는 것을 목표로 합니다 [2 search 1].
그렇다면 왜 인간의 뇌를 모방해야만 하는 것일까요? 여러분도 아마 궁금하실 겁니다. 그 핵심적인 이유는 바로 뇌의 경이로운 병렬 처리 능력과 에너지 효율성에 있습니다 [1 search 1, 1 search 2]. 우리 뇌는 수천억 개의 뉴런과 수백조 개의 시냅스로 이루어진 거대한 네트워크입니다. 이 뉴런들은 정보를 한꺼번에 처리하는 것이 아니라, 필요한 순간에만 활성화되어 '스파이크(Spike)'라는 전기적 신호를 주고받으며 동시에 수많은 정보를 병렬적으로 처리합니다 [3 search 1, 1 search 4]. 또한, 시냅스는 뉴런 간의 연결 강도를 조절하여 정보를 저장하고 학습하는 데 결정적인 역할을 합니다 [1 search 2, 2 search 3, 3 search 3]. 이 모든 과정이 극히 적은 에너지로 이루어지는 것이지요.
| 구분 | 폰 노이만 구조 컴퓨터 | 뉴로모픽 반도체 |
|---|---|---|
| 핵심 원리 | 프로세서와 메모리 분리, 직렬 처리 | 뉴런과 시냅스 모방, 병렬 및 이벤트 기반 처리 |
| 정보 처리 | 데이터 이동에 따른 병목 현상 발생 | 연산과 저장 동시 수행, 실시간 처리 |
| 전력 효율성 | 대용량 데이터 처리 시 높은 전력 소모 | 뇌처럼 낮은 전력으로 복잡한 연산 수행 |
| 학습 및 적응 | 소프트웨어 기반의 명시적 프로그래밍 및 학습 필요 | 자체 학습 및 환경 적응 능력, 시냅스 가중치 조정 |
| 주요 장점 | 범용성, 프로그램 교체 용이 | 초저전력, 실시간 처리, 비정형 데이터 처리 효율성 |
뇌의 작동 방식을 닮은 핵심 원리
뉴로모픽 반도체가 뇌를 모방한다는 것은 구체적으로 어떤 의미일까요? 단순히 형태만 따라 하는 것이 아닙니다. 핵심은 바로 뇌의 정보 처리 방식을 하드웨어적으로 구현하는 데 있습니다 [4 search 1].
스파이킹 신경망(Spiking Neural Networks, SNNs): '이벤트'에 반응하는 지능
뉴로모픽 반도체의 가장 중요한 작동 원리 중 하나는 바로 '스파이킹 신경망(SNN)'을 기반으로 한다는 점입니다. 기존의 인공 신경망(ANN)이 연속적인 실수 값을 주고받으며 연산을 수행하는 반면, SNN은 우리 뇌의 뉴런처럼 이산적인 전기적 신호, 즉 '스파이크'를 통해서만 정보를 전달합니다 [1 search 4, 2 search 4, 5 search 4]. 이것이 바로 '이벤트 기반(Event-Driven)' 처리 방식이라고 불리는 이유입니다 [1 search 5].
아니, 그럼 스파이크가 대체 뭔데? 그냥 신호가 켜지고 꺼지는 거랑 뭐가 달라?
아마 이렇게 생각하실 수도 있습니다. 하지만 전혀 그렇지 않습니다. SNN의 스파이크는 단순히 '켜짐'과 '꺼짐'을 의미하는 것이 아니라, '특정 임계값에 도달했을 때' 발생하는 시점(타이밍)에 의미를 부여합니다 [1 search 4, 2 search 4]. 예를 들어, 우리 뇌의 뉴런은 특정 자극이 일정 강도 이상으로 들어왔을 때만 전기 신호를 발생시키고, 이 신호는 다음 뉴런으로 전달됩니다. 뉴로모픽 칩 속의 뉴런 회로도 마찬가지입니다 [3 search 1]. 입력 신호를 받아 내부 전위가 특정 임계값에 도달하면 비로소 스파이크 신호를 생성하며, 이 스파이크가 다음 뉴런으로 전달되는 것이지요 [3 search 1].
이러한 작동 방식은 경이로운 에너지 효율성으로 이어집니다 [1 search 2, 2 search 4, 5 search 2]. 스파이크 뉴런은 스파이크를 전송할 때만 에너지를 소비하고, 그 외의 시간에는 전력을 거의 소모하지 않고 유휴 상태를 유지합니다 [5 search 2]. 마치 필요한 순간에만 번쩍 불을 켜는 전등과 같습니다. 반면, 기존의 폰 노이만 컴퓨터는 모든 부품이 항상 활성화되어 데이터를 주고받기 때문에 지속적으로 많은 전력을 소모할 수밖에 없습니다. 인텔의 로이히(Loihi) 칩이나 삼성전자의 SNN-X1 프로토타입 칩셋이 기존 GPU 대비 획기적으로 낮은 전력 소비량을 자랑하는 것도 바로 이 SNN 기반 이벤트 처리 방식 덕분입니다 [3 search 5, 1 search 5]. SNN-X1은 이벤트 기반 설계를 적용해 전력 소비량을 최대 80%까지 낮추면서도 높은 정확도를 유지한다고 알려져 있습니다 [1 search 5].
인-메모리 컴퓨팅: 연산과 저장을 한곳에서
또 다른 핵심 원리는 바로 인-메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing)입니다 [5 search 2]. 폰 노이만 구조의 고질적인 병목 현상은 연산을 담당하는 CPU와 데이터를 저장하는 메모리가 분리되어 있다는 점에서 발생한다고 말씀드렸습니다. 뉴로모픽 반도체는 이러한 문제에 대한 근본적인 해결책을 제시합니다. 바로 데이터의 저장과 연산을 한곳에서 동시에 수행하도록 설계하는 것입니다 [3 search 3, 4 search 1].
쉽게 말해, 기존 컴퓨터가 식재료(데이터)를 냉장고(메모리)에서 꺼내 주방(CPU)으로 가져와 요리(연산)한 뒤 다시 냉장고에 넣는 과정을 반복했다면, 뉴로모픽 칩은 식재료가 있는 그 자리(메모리)에서 바로 요리를 할 수 있는 구조를 지향하는 것입니다. 이를 위해 뉴로모픽 칩은 멤리스터(Memristor)와 같은 차세대 비휘발성 메모리 소자를 활용합니다 [3 search 3, 1 search 5]. 멤리스터는 메모리(memory)와 저항기(resistor)의 합성어로, 전압이 가해진 방향과 크기에 따라 저항 값이 변하고 그 값을 기억하는 특성을 가집니다 [3 search 3]. 이 특성은 뇌의 시냅스가 연결 강도를 변화시켜 정보를 저장하고 학습하는 방식과 매우 유사합니다 [1 search 2]. 시냅스 가중치를 조정함으로써 뉴로모픽 반도체는 학습과 적응이 가능하며, 이는 칩이 자가 학습을 통해 점점 더 정확한 예측과 결정을 내릴 수 있도록 돕는다는 사실을 명심해야 합니다 [2 search 3, 3 search 3].
뉴로모픽 반도체의 눈부신 장점
뉴로모픽 반도체가 가져올 미래는 정말 상상을 초월할 정도로 혁명적입니다. 그 이유는 다음과 같은 독보적인 장점들 때문입니다.
압도적인 에너지 효율성: 뉴로모픽 칩은 인간 뇌의 에너지 효율을 모방하여 기존 컴퓨터보다 훨씬 적은 전력으로 대규모 데이터를 처리할 수 있습니다 [1 search 2, 3 search 3]. 이는 배터리 구동 장치나 지속 가능한 컴퓨팅 애플리케이션에 엄청난 잠재력을 제공하며, 인공지능의 탄소 발자국을 줄이는 데 결정적인 역할을 할 것입니다 [3 search 3].
실시간 데이터 처리 및 빠른 응답 속도: 뇌처럼 병렬적이고 이벤트 기반으로 작동하기 때문에, 뉴로모픽 칩은 대규모 데이터를 실시간으로 빠르게 처리하고 반응할 수 있습니다 [1 search 2, 3 search 3, 4 search 3]. 이는 자율주행차, 로봇, 실시간 영상 인식, 사물 인터넷(IoT) 기기 등 즉각적인 판단과 반응이 필요한 분야에서 엄청난 강점을 발휘할 수밖에 없습니다 [1 search 2, 1 search 5].
비정형 데이터 처리의 탁월성: 이미지, 음성, 영상 등 형식과 구조가 불규칙한 비정형 데이터를 빠르고 정확하게 처리하는 데 매우 강합니다 [1 search 3]. 이는 인간의 뇌가 시각, 청각, 촉각 등 다양한 감각 정보를 통합하여 인지하는 방식과 유사하다고 할 수 있습니다.
지속적인 학습 및 환경 적응 능력: 뉴로모픽 칩은 시냅스 가소성(Synaptic Plasticity)이라는 특성을 통해 경험을 통해 스스로 학습하고 변화하는 환경에 적응할 수 있습니다 [3 search 3, 4 search 3]. 이는 명시적인 프로그래밍이나 재교육 없이도 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있음을 의미합니다 [3 search 3]. 마치 어린아이가 세상을 경험하며 끊임없이 배우고 성장하는 과정과 흡사합니다.
아직은 넘어야 할 산, 뉴로모픽 반도체의 도전 과제
물론, 뉴로모픽 반도체가 장밋빛 미래만을 약속하는 것은 아닙니다. 아직 초기 단계의 기술인 만큼, 해결해야 할 과제들도 분명히 존재합니다.
복잡하고 고비용의 설계 및 제조 과정: 뇌의 복잡한 신경 구조를 전자 회로로 구현하는 것은 기존 반도체 기술과는 전혀 다른 매우 복잡하고 값비싼 제작 과정을 요구합니다 [1 search 3, 2 search 3]. 새로운 설계 방법론과 도구 개발이 필수적이며, 신경과학, 컴퓨터 과학, 하드웨어 엔지니어링의 학제 간 전문 지식이 총체적으로 필요하다는 사실을 명심해야 합니다 [4 search 3].
상용화의 어려움과 표준 부재: 현재 뉴로모픽 반도체는 대부분 연구 개발 단계에 머물러 있습니다 [2 search 3]. 또한, 다양한 아키텍처와 구현 방식이 연구되고 있어, 아직 명확하게 정의되고 확립된 벤치마크, 표준, 그리고 프로그래밍 환경이 부족합니다 [2 search 5, 5 search 2]. 이는 개발된 칩의 성능을 객관적으로 평가하고 광범위하게 보급하는 데 큰 걸림돌이 될 수밖에 없습니다.
소프트웨어 및 알고리즘 개발의 난이도: 뉴로모픽 시스템에 최적화된 학습 알고리즘과 소프트웨어 개발은 여전히 도전적인 과제입니다 [5 search 2, 3 search 4]. 기존 폰 노이만 기반의 소프트웨어 개발 방법은 뉴로모픽 시스템에 직접 적용하기 어렵기 때문에, 새로운 프로그래밍 패러다임과 도구가 절실하게 필요합니다 [4 search 3]. 효과적인 학습 방법론을 찾아내는 것이 뉴로모픽 기술의 도약을 위한 중요한 열쇠라는 사실은 부정할 수 없습니다 [5 search 5].
정확도 및 확장성 문제: 일부 연구에서는 현재 단계의 뉴로모픽 칩이 딥러닝 기반 인공지능에 비해 정확도 면에서 아직 부족함을 보인다는 지적도 있습니다 [5 search 3]. 또한, 인간 뇌의 수백조 개의 시냅스를 완벽하게 모사하기 위한 칩의 확장성 문제 역시 해결해야 할 숙제입니다 [3 search 5].
뉴로모픽 반도체의 미래와 활용 분야
그럼에도 불구하고, 뉴로모픽 반도체는 인공지능의 미래를 열 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 이미 IBM의 트루노스(TrueNorth), 인텔의 로이히(Loihi), 퀄컴의 제로스(Zeroth) 등 다양한 연구 개발 성과들이 발표되었으며, 삼성전자와 하버드 대학의 협력 연구 등 국내외 유수의 기업과 연구기관들이 이 분야에 막대한 투자를 이어가고 있습니다 [3 search 1, 4 search 1, 1 search 5].
뉴로모픽 컴퓨팅은 다음과 같은 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.
자율주행차 및 로봇 공학: 실시간으로 방대한 센서 데이터를 처리하고 즉각적인 판단을 내려야 하는 자율주행차나 로봇에게 뉴로모픽 칩은 이상적인 솔루션입니다 [1 search 2, 2 search 3, 3 search 3, 1 search 5]. 저전력으로 복잡한 환경을 인지하고 학습하며 제어하는 능력을 제공하여, 더욱 안전하고 지능적인 자율 시스템을 구현할 수 있게 될 것입니다.
엣지 AI 및 사물 인터넷(IoT): 스마트폰, 웨어러블 기기, 스마트 센서 등 클라우드 연결 없이 기기 자체에서 인공지능 연산을 수행해야 하는 엣지 디바이스에 뉴로모픽 칩은 필수적입니다 [1 search 5, 3 search 5]. 제한된 전력 환경에서도 고성능 AI 기능을 제공하여, 더욱 스마트하고 개인화된 사용자 경험을 가능하게 할 것이라는 점은 명확합니다. 예를 들어, 스마트폰에서 음성 명령을 즉시 인식하거나, 손목 밴드가 사용자의 생체 신호를 실시간으로 분석하여 건강 이상 징후를 감지하는 데 활용될 수 있습니다.
의료 영상 분석 및 진단: 방대한 의료 영상 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 질병을 진단하고 치료 계획을 수립하는 데 뉴로모픽 칩이 활용될 수 있습니다 [2 search 3]. 특히 실시간으로 변화하는 생체 신호를 분석하여 이상 징후를 감지하는 데 탁월한 성능을 발휘할 것입니다.
스마트 시티 및 스마트 팩토리: 도시의 교통 흐름을 최적화하고, 공장의 생산 라인을 실시간으로 모니터링하며, 이상 상황을 감지하여 자동으로 대응하는 등 복잡하고 다이내믹한 환경에서 뉴로모픽 칩은 진정한 지능형 시스템을 구현하는 핵심 동력이 될 수 있습니다.
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI): 궁극적으로 뉴로모픽 기술은 인간의 뇌와 컴퓨터를 직접 연결하는 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서도 혁신을 가져올 수 있습니다. 이는 뇌 질환 치료, 의수족 제어, 그리고 인간의 인지 능력 확장 등 상상 이상의 가능성을 열어줄 것입니다.
결론: 뇌를 닮은 칩, 새로운 지능의 시대를 열다
이번 포스팅에서는 '인간의 뇌'를 모방한 인공지능 칩, 뉴로모픽 반도체에 대해 극도로 깊이 있게 살펴보았습니다. 우리는 기존 폰 노이만 구조 컴퓨터가 가진 전력 소모와 병목 현상이라는 한계를 명확히 이해했고, 이러한 문제에 대한 해답이 바로 인간 뇌의 경이로운 효율성과 병렬 처리 능력에 있다는 사실을 확인했습니다. 뉴로모픽 반도체는 스파이킹 신경망을 통해 '이벤트 기반'으로 정보를 처리하고, 인-메모리 컴퓨팅으로 연산과 저장을 통합함으로써 이전에 볼 수 없었던 에너지 효율성과 실시간 처리 능력을 제공합니다.
물론, 이 혁명적인 기술이 아직 해결해야 할 많은 과제를 안고 있다는 점도 분명합니다. 복잡한 제조 과정, 소프트웨어 개발의 어려움, 그리고 표준화의 필요성 등은 앞으로 우리가 풀어야 할 숙제들입니다. 하지만 자율주행, 로봇, 엣지 AI 등 무한한 가능성을 지닌 응용 분야들을 생각해보면, 뉴로모픽 반도체가 가져올 미래는 정말 기대 이상일 수밖에 없습니다.
뉴로모픽 반도체는 단순히 더 빠른 칩을 만드는 것을 넘어, 인공지능이 인간처럼 생각하고, 배우고, 적응하는 진정한 지능형 시스템으로 진화할 수 있는 길을 열어줄 것입니다. 이 기술은 마치 우리가 뇌의 신비를 하나씩 풀어가듯, 인공지능의 새로운 패러다임을 제시하며 우리 삶을 더욱 풍요롭고 편리하게 만드는 데 결정적인 역할을 할 것이라는 점은 부정할 수 없는 사실입니다. 앞으로 뉴로모픽 반도체가 만들어갈 놀라운 변화들을 함께 지켜보는 것은 분명 흥미진진한 여정이 될 것입니다. 여러분은 과연 뉴로모픽 칩이 우리의 미래를 어떻게 변화시킬 것이라고 생각하시나요?
참고문헌
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[인공지능과 반도체 6편] 챗GPT 등 인공지능의 시대 : '뇌 구조의 반도체로 만들다' 뉴로모픽 반도체의 등장(6/7) - SK하이닉스 뉴스룸 - SK hynix. (2023-07-20).
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딥러닝 - 스파이킹 뉴럴 네트워크(Spiking Neural Networks: SNN) - Char - 티스토리. (2024-03-07).
Spiking Neural Network(SNN)이란? - velog. (2024-08-08).
차세대 인공지능 반도체의 비전...연세대 조정호 교수팀, 다중 신호 병렬 처리 '시냅스 소자' 개발. (2022-06-23).
[알려주지 않는 인공지능 이야기] '폰 노이만 병목현상'과 인공지능 - YouTube. (2021-09-09).
삼성·네이버, 차세대 AI칩 공동 개발…“'폰노이만 병목' 극복한다” - 조선비즈. (2022-12-06).
[사이언스프리즘] 변화하는 컴퓨터 구조 - 세계일보. (2019-06-26).
[뉴메모리 시대의 암투]③ 폰 노이먼의 병목 현상을 해결하라...4차 산업혁명 개막에 뉴메모리 춘추전국 시대 열리나 - 조선비즈. (2016-11-23).
뉴로모픽 칩이란?_ 인간 뇌를 본떠 만든 혁신적인 기술 - 진득한 이야기 - 티스토리. (2024-02-19).
뉴로모픽 반도체: 인공지능의 미래를 여는 기술 - 그 남자의 이야기. (2024-07-08).
반도체 기술의 혁명이라 할 수 있는 뉴로모픽 칩의 등장배경, 장점과 단점, 그리고 특징은?. (2024-03-24).
인간의 두뇌에서 영감을 받은 뉴로모픽 컴퓨팅의 등장배경, 장점, 단점 그리고 고유한 특성은?. (2024-04-20).
인간의 뇌 구조를 모방한 반도체가 있다?!. (2021-05-17).
[AI리터러시] 인간의 뇌를 닮은 AI, 뉴로모픽 컴퓨팅이 온다 - 반디뉴스. (2025-04-18).
뉴로모픽 컴퓨팅이란 무엇인가요? - IBM.
[스페셜리포트] 인공지능의 미래, 뉴로모픽 칩... 그 비전과 시장은?. (2020-10-04).
뉴로모픽, 인간 뇌 모사한 AI 탄생 앞당긴다 - 사이언스타임즈. (2021-12-14).
[풀어쓰는 과학 이야기] 뇌 모방에 진심인 뉴로모픽 컴퓨팅 - 지디넷코리아. (2022-05-27).인공지능(AI) 기술이 우리 삶 깊숙이 자리 잡으면서, 우리는 매일 놀라운 발전을 목격하고 있습니다. 챗GPT와 같은 거대 언어 모델부터 자율주행차, 로봇, 그리고 스마트폰 속 AI 비서에 이르기까지, 인공지능은 이제 선택이 아닌 필수가 되어버린 듯합니다. 하지만 이러한 인공지능의 비약적인 발전 뒤에는 숨겨진 거대한 도전이 하나 존재하는데요, 바로 천문학적으로 증가하는 연산량과 그에 따른 막대한 전력 소모라는 숙제입니다. 인류는 이 문제를 해결하기 위해 끊임없이 고뇌해왔고, 그 결과 마침내 혁명적인 해답, 즉 인간의 뇌를 모방한 차세대 반도체인 '뉴로모픽 반도체'에 주목하기 시작했습니다. 이번 포스팅에서는 우리 뇌의 놀라운 효율성을 닮은 이 미래형 칩이 과연 무엇인지, 왜 필요한지, 그리고 어떻게 작동하는지에 대해 극도로 상세하고 깊이 있게 살펴보겠습니다.
기존 컴퓨팅의 한계: 폰 노이만 병목 현상
우리가 현재 사용하는 대부분의 컴퓨터는 '폰 노이만 구조(Von Neumann Architecture)'라는 기본 설계 원리를 따르고 있습니다. 이는 1945년 존 폰 노이만이라는 천재 수학자가 제시한 개념으로, 정보를 처리하는 중앙처리장치(CPU)와 정보를 저장하는 메모리가 물리적으로 분리되어 있다는 특징을 지닙니다 [4 search 3, 5 search 3]. 쉽게 말해, 컴퓨터가 어떤 작업을 수행하려면 CPU가 메모리에서 데이터를 가져와 처리하고, 그 결과를 다시 메모리에 저장하는 과정을 끊임없이 반복해야만 하는 구조인 것이죠 [3 search 1, 4 search 2, 5 search 3]. 마치 수도꼭지에서 물을 받아 병에 옮겨 담는 과정을 상상해볼 수 있습니다. 수도꼭지(CPU)는 물(데이터)을 처리하지만, 물을 보관하는 병(메모리)과는 별개로 존재하며, 이 둘 사이를 물이 계속해서 오가야 하는 상황과 같다고 이해하시면 됩니다.
그런데 이러한 폰 노이만 구조는 치명적인 한계를 가지고 있는데요, 바로 '폰 노이만 병목 현상(Von Neumann Bottleneck)'이라는 고질적인 문제입니다 [1 search 3, 2 search 3, 4 search 3, 5 search 3]. 이는 CPU의 처리 속도가 아무리 빨라진다 하더라도, CPU와 메모리 사이의 데이터 이동 속도가 이를 따라가지 못해 전체 시스템의 성능이 저하되는 현상을 의미합니다 [5 search 2]. 여러분은 혹시 꽉 막힌 고속도로를 달려본 경험이 있으실까요? 아무리 빠른 스포츠카를 타고 있어도, 도로 자체가 좁아지고 차량이 한꺼번에 몰리면 속도를 낼 수 없는 것과 똑같다고 생각하시면 됩니다 [2 search 3]. 이처럼 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 실시간으로 복잡한 연산이 필요한 인공지능 시대에 접어들면서, 이러한 병목 현상은 더 이상 무시할 수 없는 거대한 장애물이 되어버렸습니다 [1 search 3]. 기존의 반도체 기술 발전만으로는 이 한계를 극복하기 어려워진 것입니다 [1 search 3].
더욱이, 현대 인공지능 시스템은 엄청난 전력을 소모한다는 문제점 또한 안고 있습니다 [5 search 5]. 대규모 인공지능 모델을 학습시키기 위해서는 데이터 센터가 막대한 전기를 소비하는데, 이는 전 세계 전력 소비량의 상당 부분을 차지할 정도입니다 [5 search 5]. 하지만 우리 인간의 뇌는 어떤가요? 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대결을 기억하시나요? 당시 이세돌 9단의 뇌는 바둑을 두면서 불과 20와트(W) 정도의 전력만을 소모했습니다 [5 search 3]. 이는 전구 하나를 밝힐 수 있는 수준에 불과한 에너지인데요 [5 search 5]. 즉, 인간의 뇌는 극도의 효율성을 자랑하며 복잡한 인지 활동을 수행하는 것이지요 [1 search 1]. 이처럼 기존 컴퓨팅의 비효율성과 전력 소모 문제를 해결하기 위해, 과학자들은 인간 뇌의 작동 원리에서 해답을 찾기 시작했습니다.
뉴로모픽 반도체, '인간의 뇌'를 모방하다
뉴로모픽 반도체(Neuromorphic Semiconductor)는 바로 이러한 기존 컴퓨팅의 한계를 극복하고자 인간 뇌의 신경망 구조와 작동 방식을 모방하여 설계된 차세대 인공지능 칩입니다. '뉴로모픽'이라는 이름 자체가 '뉴런(neuron)'과 '형태(morphic)'의 합성어로, 우리 뇌를 구성하는 신경세포인 뉴런과 이들을 연결하는 시냅스의 모습을 닮았다는 의미를 내포하고 있습니다 [1 search 1, 4 search 4]. 이 칩은 단순히 인공지능 연산을 효율적으로 수행하는 것을 넘어, 뇌의 고차원적인 기능인 인지, 추론, 그리고 학습 능력까지 재현하는 것을 목표로 합니다 [2 search 1].
그렇다면 왜 인간의 뇌를 모방해야만 하는 것일까요? 여러분도 아마 궁금하실 겁니다. 그 핵심적인 이유는 바로 뇌의 경이로운 병렬 처리 능력과 에너지 효율성에 있습니다 [1 search 1, 1 search 2]. 우리 뇌는 수천억 개의 뉴런과 수백조 개의 시냅스로 이루어진 거대한 네트워크입니다. 이 뉴런들은 정보를 한꺼번에 처리하는 것이 아니라, 필요한 순간에만 활성화되어 '스파이크(Spike)'라는 전기적 신호를 주고받으며 동시에 수많은 정보를 병렬적으로 처리합니다 [3 search 1, 1 search 4]. 또한, 시냅스는 뉴런 간의 연결 강도를 조절하여 정보를 저장하고 학습하는 데 결정적인 역할을 합니다 [1 search 2, 2 search 3, 3 search 3]. 이 모든 과정이 극히 적은 에너지로 이루어지는 것이지요.
| 구분 | 폰 노이만 구조 컴퓨터 | 뉴로모픽 반도체 |
|---|---|---|
| 핵심 원리 | 프로세서와 메모리 분리, 직렬 처리 | 뉴런과 시냅스 모방, 병렬 및 이벤트 기반 처리 |
| 정보 처리 | 데이터 이동에 따른 병목 현상 발생 | 연산과 저장 동시 수행, 실시간 처리 |
| 전력 효율성 | 대용량 데이터 처리 시 높은 전력 소모 | 뇌처럼 낮은 전력으로 복잡한 연산 수행 |
| 학습 및 적응 | 소프트웨어 기반의 명시적 프로그래밍 및 학습 필요 | 자체 학습 및 환경 적응 능력, 시냅스 가중치 조정 |
| 주요 장점 | 범용성, 프로그램 교체 용이 | 초저전력, 실시간 처리, 비정형 데이터 처리 효율성 |
뇌의 작동 방식을 닮은 핵심 원리
뉴로모픽 반도체가 뇌를 모방한다는 것은 구체적으로 어떤 의미일까요? 단순히 형태만 따라 하는 것이 아닙니다. 핵심은 바로 뇌의 정보 처리 방식을 하드웨어적으로 구현하는 데 있습니다 [4 search 1].
스파이킹 신경망(Spiking Neural Networks, SNNs): '이벤트'에 반응하는 지능
뉴로모픽 반도체의 가장 중요한 작동 원리 중 하나는 바로 '스파이킹 신경망(SNN)'을 기반으로 한다는 점입니다. 기존의 인공 신경망(ANN)이 연속적인 실수 값을 주고받으며 연산을 수행하는 반면, SNN은 우리 뇌의 뉴런처럼 이산적인 전기적 신호, 즉 '스파이크'를 통해서만 정보를 전달합니다 [1 search 4, 2 search 4, 5 search 4]. 이것이 바로 '이벤트 기반(Event-Driven)' 처리 방식이라고 불리는 이유입니다 [1 search 5].
아니, 그럼 스파이크가 대체 뭔데? 그냥 신호가 켜지고 꺼지는 거랑 뭐가 달라?
아마 이렇게 생각하실 수도 있습니다. 하지만 전혀 그렇지 않습니다. SNN의 스파이크는 단순히 '켜짐'과 '꺼짐'을 의미하는 것이 아니라, '특정 임계값에 도달했을 때' 발생하는 시점(타이밍)에 의미를 부여합니다 [1 search 4, 2 search 4]. 예를 들어, 우리 뇌의 뉴런은 특정 자극이 일정 강도 이상으로 들어왔을 때만 전기 신호를 발생시키고, 이 신호는 다음 뉴런으로 전달됩니다. 뉴로모픽 칩 속의 뉴런 회로도 마찬가지입니다 [3 search 1]. 입력 신호를 받아 내부 전위가 특정 임계값에 도달하면 비로소 스파이크 신호를 생성하며, 이 스파이크가 다음 뉴런으로 전달되는 것이지요 [3 search 1].
이러한 작동 방식은 경이로운 에너지 효율성으로 이어집니다 [1 search 2, 2 search 4, 5 search 2]. 스파이크 뉴런은 스파이크를 전송할 때만 에너지를 소비하고, 그 외의 시간에는 전력을 거의 소모하지 않고 유휴 상태를 유지합니다 [5 search 2]. 마치 필요한 순간에만 번쩍 불을 켜는 전등과 같습니다. 반면, 기존의 폰 노이만 컴퓨터는 모든 부품이 항상 활성화되어 데이터를 주고받기 때문에 지속적으로 많은 전력을 소모할 수밖에 없습니다. 인텔의 로이히(Loihi) 칩이나 삼성전자의 SNN-X1 프로토타입 칩셋이 기존 GPU 대비 획기적으로 낮은 전력 소비량을 자랑하는 것도 바로 이 SNN 기반 이벤트 처리 방식 덕분입니다 [3 search 5, 1 search 5]. SNN-X1은 이벤트 기반 설계를 적용해 전력 소비량을 최대 80%까지 낮추면서도 높은 정확도를 유지한다고 알려져 있습니다 [1 search 5].
인-메모리 컴퓨팅: 연산과 저장을 한곳에서
또 다른 핵심 원리는 바로 인-메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing)입니다 [5 search 2]. 폰 노이만 구조의 고질적인 병목 현상은 연산을 담당하는 CPU와 데이터를 저장하는 메모리가 분리되어 있다는 점에서 발생한다고 말씀드렸습니다. 뉴로모픽 반도체는 이러한 문제에 대한 근본적인 해결책을 제시합니다. 바로 데이터의 저장과 연산을 한곳에서 동시에 수행하도록 설계하는 것입니다 [3 search 3, 4 search 1].
쉽게 말해, 기존 컴퓨터가 식재료(데이터)를 냉장고(메모리)에서 꺼내 주방(CPU)으로 가져와 요리(연산)한 뒤 다시 냉장고에 넣는 과정을 반복했다면, 뉴로모픽 칩은 식재료가 있는 그 자리(메모리)에서 바로 요리를 할 수 있는 구조를 지향하는 것입니다. 이를 위해 뉴로모픽 칩은 멤리스터(Memristor)와 같은 차세대 비휘발성 메모리 소자를 활용합니다 [3 search 3, 1 search 5]. 멤리스터는 메모리(memory)와 저항기(resistor)의 합성어로, 전압이 가해진 방향과 크기에 따라 저항 값이 변하고 그 값을 기억하는 특성을 가집니다 [3 search 3]. 이 특성은 뇌의 시냅스가 연결 강도를 변화시켜 정보를 저장하고 학습하는 방식과 매우 유사합니다 [1 search 2]. 시냅스 가중치를 조정함으로써 뉴로모픽 반도체는 학습과 적응이 가능하며, 이는 칩이 자가 학습을 통해 점점 더 정확한 예측과 결정을 내릴 수 있도록 돕는다는 사실을 명심해야 합니다 [2 search 3, 3 search 3].
뉴로모픽 반도체의 눈부신 장점
뉴로모픽 반도체가 가져올 미래는 정말 상상을 초월할 정도로 혁명적입니다. 그 이유는 다음과 같은 독보적인 장점들 때문입니다.
압도적인 에너지 효율성: 뉴로모픽 칩은 인간 뇌의 에너지 효율을 모방하여 기존 컴퓨터보다 훨씬 적은 전력으로 대규모 데이터를 처리할 수 있습니다 [1 search 2, 3 search 3]. 이는 배터리 구동 장치나 지속 가능한 컴퓨팅 애플리케이션에 엄청난 잠재력을 제공하며, 인공지능의 탄소 발자국을 줄이는 데 결정적인 역할을 할 것입니다 [3 search 3].
실시간 데이터 처리 및 빠른 응답 속도: 뇌처럼 병렬적이고 이벤트 기반으로 작동하기 때문에, 뉴로모픽 칩은 대규모 데이터를 실시간으로 빠르게 처리하고 반응할 수 있습니다 [1 search 2, 3 search 3, 4 search 3]. 이는 자율주행차, 로봇, 실시간 영상 인식, 사물 인터넷(IoT) 기기 등 즉각적인 판단과 반응이 필요한 분야에서 엄청난 강점을 발휘할 수밖에 없습니다 [1 search 2, 1 search 5].
비정형 데이터 처리의 탁월성: 이미지, 음성, 영상 등 형식과 구조가 불규칙한 비정형 데이터를 빠르고 정확하게 처리하는 데 매우 강합니다 [1 search 3]. 이는 인간의 뇌가 시각, 청각, 촉각 등 다양한 감각 정보를 통합하여 인지하는 방식과 유사하다고 할 수 있습니다.
지속적인 학습 및 환경 적응 능력: 뉴로모픽 칩은 시냅스 가소성(Synaptic Plasticity)이라는 특성을 통해 경험을 통해 스스로 학습하고 변화하는 환경에 적응할 수 있습니다 [3 search 3, 4 search 3]. 이는 명시적인 프로그래밍이나 재교육 없이도 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있음을 의미합니다 [3 search 3]. 마치 어린아이가 세상을 경험하며 끊임없이 배우고 성장하는 과정과 흡사합니다.
아직은 넘어야 할 산, 뉴로모픽 반도체의 도전 과제
물론, 뉴로모픽 반도체가 장밋빛 미래만을 약속하는 것은 아닙니다. 아직 초기 단계의 기술인 만큼, 해결해야 할 과제들도 분명히 존재합니다.
복잡하고 고비용의 설계 및 제조 과정: 뇌의 복잡한 신경 구조를 전자 회로로 구현하는 것은 기존 반도체 기술과는 전혀 다른 매우 복잡하고 값비싼 제작 과정을 요구합니다 [1 search 3, 2 search 3]. 새로운 설계 방법론과 도구 개발이 필수적이며, 신경과학, 컴퓨터 과학, 하드웨어 엔지니어링의 학제 간 전문 지식이 총체적으로 필요하다는 사실을 명심해야 합니다 [4 search 3].
상용화의 어려움과 표준 부재: 현재 뉴로모픽 반도체는 대부분 연구 개발 단계에 머물러 있습니다 [2 search 3]. 또한, 다양한 아키텍처와 구현 방식이 연구되고 있어, 아직 명확하게 정의되고 확립된 벤치마크, 표준, 그리고 프로그래밍 환경이 부족합니다 [2 search 5, 5 search 2]. 이는 개발된 칩의 성능을 객관적으로 평가하고 광범위하게 보급하는 데 큰 걸림돌이 될 수밖에 없습니다.
소프트웨어 및 알고리즘 개발의 난이도: 뉴로모픽 시스템에 최적화된 학습 알고리즘과 소프트웨어 개발은 여전히 도전적인 과제입니다 [5 search 2, 3 search 4]. 기존 폰 노이만 기반의 소프트웨어 개발 방법은 뉴로모픽 시스템에 직접 적용하기 어렵기 때문에, 새로운 프로그래밍 패러다임과 도구가 절실하게 필요합니다 [4 search 3]. 효과적인 학습 방법론을 찾아내는 것이 뉴로모픽 기술의 도약을 위한 중요한 열쇠라는 사실은 부정할 수 없습니다 [5 search 5].
정확도 및 확장성 문제: 일부 연구에서는 현재 단계의 뉴로모픽 칩이 딥러닝 기반 인공지능에 비해 정확도 면에서 아직 부족함을 보인다는 지적도 있습니다 [5 search 3]. 또한, 인간 뇌의 수백조 개의 시냅스를 완벽하게 모사하기 위한 칩의 확장성 문제 역시 해결해야 할 숙제입니다 [3 search 5].
뉴로모픽 반도체의 미래와 활용 분야
그럼에도 불구하고, 뉴로모픽 반도체는 인공지능의 미래를 열 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 이미 IBM의 트루노스(TrueNorth), 인텔의 로이히(Loihi), 퀄컴의 제로스(Zeroth) 등 다양한 연구 개발 성과들이 발표되었으며, 삼성전자와 하버드 대학의 협력 연구 등 국내외 유수의 기업과 연구기관들이 이 분야에 막대한 투자를 이어가고 있습니다 [3 search 1, 4 search 1, 1 search 5].
뉴로모픽 컴퓨팅은 다음과 같은 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.
자율주행차 및 로봇 공학: 실시간으로 방대한 센서 데이터를 처리하고 즉각적인 판단을 내려야 하는 자율주행차나 로봇에게 뉴로모픽 칩은 이상적인 솔루션입니다 [1 search 2, 2 search 3, 3 search 3, 1 search 5]. 저전력으로 복잡한 환경을 인지하고 학습하며 제어하는 능력을 제공하여, 더욱 안전하고 지능적인 자율 시스템을 구현할 수 있게 될 것입니다.
엣지 AI 및 사물 인터넷(IoT): 스마트폰, 웨어러블 기기, 스마트 센서 등 클라우드 연결 없이 기기 자체에서 인공지능 연산을 수행해야 하는 엣지 디바이스에 뉴로모픽 칩은 필수적입니다 [1 search 5, 3 search 5]. 제한된 전력 환경에서도 고성능 AI 기능을 제공하여, 더욱 스마트하고 개인화된 사용자 경험을 가능하게 할 것이라는 점은 명확합니다. 예를 들어, 스마트폰에서 음성 명령을 즉시 인식하거나, 손목 밴드가 사용자의 생체 신호를 실시간으로 분석하여 건강 이상 징후를 감지하는 데 활용될 수 있습니다.
의료 영상 분석 및 진단: 방대한 의료 영상 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 질병을 진단하고 치료 계획을 수립하는 데 뉴로모픽 칩이 활용될 수 있습니다 [2 search 3]. 특히 실시간으로 변화하는 생체 신호를 분석하여 이상 징후를 감지하는 데 탁월한 성능을 발휘할 것입니다.
스마트 시티 및 스마트 팩토리: 도시의 교통 흐름을 최적화하고, 공장의 생산 라인을 실시간으로 모니터링하며, 이상 상황을 감지하여 자동으로 대응하는 등 복잡하고 다이내믹한 환경에서 뉴로모픽 칩은 진정한 지능형 시스템을 구현하는 핵심 동력이 될 수 있습니다.
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI): 궁극적으로 뉴로모픽 기술은 인간의 뇌와 컴퓨터를 직접 연결하는 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서도 혁신을 가져올 수 있습니다. 이는 뇌 질환 치료, 의수족 제어, 그리고 인간의 인지 능력 확장 등 상상 이상의 가능성을 열어줄 것입니다.
결론: 뇌를 닮은 칩, 새로운 지능의 시대를 열다
이번 포스팅에서는 '인간의 뇌'를 모방한 인공지능 칩, 뉴로모픽 반도체에 대해 극도로 깊이 있게 살펴보았습니다. 우리는 기존 폰 노이만 구조 컴퓨터가 가진 전력 소모와 병목 현상이라는 한계를 명확히 이해했고, 이러한 문제에 대한 해답이 바로 인간 뇌의 경이로운 효율성과 병렬 처리 능력에 있다는 사실을 확인했습니다. 뉴로모픽 반도체는 스파이킹 신경망을 통해 '이벤트 기반'으로 정보를 처리하고, 인-메모리 컴퓨팅으로 연산과 저장을 통합함으로써 이전에 볼 수 없었던 에너지 효율성과 실시간 처리 능력을 제공합니다.
물론, 이 혁명적인 기술이 아직 해결해야 할 많은 과제를 안고 있다는 점도 분명합니다. 복잡한 제조 과정, 소프트웨어 개발의 어려움, 그리고 표준화의 필요성 등은 앞으로 우리가 풀어야 할 숙제들입니다. 하지만 자율주행, 로봇, 엣지 AI 등 무한한 가능성을 지닌 응용 분야들을 생각해보면, 뉴로모픽 반도체가 가져올 미래는 정말 기대 이상일 수밖에 없습니다.
뉴로모픽 반도체는 단순히 더 빠른 칩을 만드는 것을 넘어, 인공지능이 인간처럼 생각하고, 배우고, 적응하는 진정한 지능형 시스템으로 진화할 수 있는 길을 열어줄 것입니다. 이 기술은 마치 우리가 뇌의 신비를 하나씩 풀어가듯, 인공지능의 새로운 패러다임을 제시하며 우리 삶을 더욱 풍요롭고 편리하게 만드는 데 결정적인 역할을 할 것이라는 점은 부정할 수 없는 사실입니다. 앞으로 뉴로모픽 반도체가 만들어갈 놀라운 변화들을 함께 지켜보는 것은 분명 흥미진진한 여정이 될 것입니다. 여러분은 과연 뉴로모픽 칩이 우리의 미래를 어떻게 변화시킬 것이라고 생각하시나요?
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차세대 인공지능 반도체의 비전...연세대 조정호 교수팀, 다중 신호 병렬 처리 '시냅스 소자' 개발. (2022-06-23).
[알려주지 않는 인공지능 이야기] '폰 노이만 병목현상'과 인공지능 - YouTube. (2021-09-09).
삼성·네이버, 차세대 AI칩 공동 개발…“'폰노이만 병목' 극복한다” - 조선비즈. (2022-12-06).
[사이언스프리즘] 변화하는 컴퓨터 구조 - 세계일보. (2019-06-26).
[뉴메모리 시대의 암투]③ 폰 노이먼의 병목 현상을 해결하라...4차 산업혁명 개막에 뉴메모리 춘추전국 시대 열리나 - 조선비즈. (2016-11-23).
뉴로모픽 칩이란?_ 인간 뇌를 본떠 만든 혁신적인 기술 - 진득한 이야기 - 티스토리. (2024-02-19).
뉴로모픽 반도체: 인공지능의 미래를 여는 기술 - 그 남자의 이야기. (2024-07-08).
반도체 기술의 혁명이라 할 수 있는 뉴로모픽 칩의 등장배경, 장점과 단점, 그리고 특징은?. (2024-03-24).
인간의 두뇌에서 영감을 받은 뉴로모픽 컴퓨팅의 등장배경, 장점, 단점 그리고 고유한 특성은?. (2024-04-20).
인간의 뇌 구조를 모방한 반도체가 있다?!. (2021-05-17).
[AI리터러시] 인간의 뇌를 닮은 AI, 뉴로모픽 컴퓨팅이 온다 - 반디뉴스. (2025-04-18).
뉴로모픽 컴퓨팅이란 무엇인가요? - IBM.
[스페셜리포트] 인공지능의 미래, 뉴로모픽 칩... 그 비전과 시장은?. (2020-10-04).
뉴로모픽, 인간 뇌 모사한 AI 탄생 앞당긴다 - 사이언스타임즈. (2021-12-14).
[풀어쓰는 과학 이야기] 뇌 모방에 진심인 뉴로모픽 컴퓨팅 - 지디넷코리아. (2022-05-27).